RTK在不同场景下的定位精度分析

徐丹丹，卞晓晨

(江苏省基础地理信息中心，江苏 南京 210013)

近些年来，随着国家对科学技术的大力支持，许多先进的技术手段被应用于测绘地理信息行业，无形之中改变了测绘行业的作业模式[1]，测绘行业由原来的劳动密集型产业逐步向人机交互等方向转型，这不仅提升了测绘行业的效率，同时也增加了行业知识的可理解性，随着社会的持续发展，以及测绘人的不断努力，测绘地理信息行业已经逐步步入智能化时代。

CORS作为一种局域地基增强技术，较传统单基站模式,CORS具有精度高、收敛快、范围大的优点，越来越被行业内外的用户认可和使用，但RTK定位精度受多重因素的影响，如CORS中站点的疏密程度、位于CORS网型的位置、电离层活跃程度、天气变化等都会对定位结果产生相应的影响，本文着重从这些影响因素出发，通过实验分析各个因素对RTK定位精度的影响。

全球定位系统(Global Positioning System，GPS)在测绘行业中得到广泛使用，以其高覆盖率、高实时性、精确度高、性价比高等特点，在地形图测绘方面有着巨大的优势。但是GPS在获取高精确度坐标时存在一定缺陷，需要同时满足多个条件，比如必须同步、静态以及一段时间的监测。于是推出了实时动态载波相位差分技术(Real-time kinematic, RTK)，差分技术可以消除电离层、对流层等误差，该技术大大提高了测量的精度[2-5]。随着技术的发展，RTK技术逐渐无法满足当下的需求，CORS技术应运而生。

CORS技术由数据处理中心、数据传输与播放系统、GPS基准站与移动站等构成。CORS-RTK技术的产生解决了参考站和流动站之间的距离问题所带来的局限性，使得外业作业基线范围逐渐扩大，参考站和流动站的作业距离可达到40 km甚至更远[6]，随着CORS技术的逐步优化，参考站覆盖范围之内的观测结果精准度也越来越高。

RTK定位原理主要采用的是GNSS(Global Navigation Satellite System,全球导航卫星系统)载波相位观测值差分原理进行实时动态定位。RTK定位主要步骤分为双差浮点解解算和模糊度固定，双差浮点解部分给出函数模型和随机模型[7-8]，模糊度固定采用应用广泛的LAMBDA法。下面对此过程进行简单介绍。

2.1 函数模型

GNSS差分观测模型主要是为了消除观测值中的接收机钟误差和卫星钟误差，差分模型主要根据在一定基线范围内，利用参考站和移动站之间观测误差的空间相关性，通过在观测值间做差来消除或者削弱流动站观测值中的误差。其基本的观测方程为：

(1)

(2)

2.2 随机模型

随机模型是对随机噪声水平及其相关性的反应，不同定位系统产生的噪声对GNSS定位结果及模糊度的解算都有很大的影响。目前行业中经常采用的几种随机模型有高度角法、信噪比法等，其中信噪比模型对观测站有关的误差更为敏感，所以本文采用的方法主要是信噪比模型法，该方法采用的定权方式如下：

(3)

其中，S为实测信噪比；
Bi为相位跟踪环带宽；
λi为波相位波长；
Ci为经验参数。简化后的随机模型为：

(4)

其中，S0为参考信噪比；
σ0为观测值在参考信噪比下的标准差；
α为自适应因子。

而在观测值中整周模糊度的固定中，采用的方法主要是最小二乘相关平差法，即LAMADA算法，此方法也是在定位算法中应用最广泛的算法。

本实验主要围绕基线距离、单基站和CORS网、空旷环境和遮挡环境、电离层活跃性、天气状况、CORS网形状等6个因素开展案例分析。

每个场景下统计的各项精度指标值是基于不少于4 h的观测值。其中2sigema能够反馈95%观测值的水平；
极差能够反馈出RTK定位结果的离散程度，有些定位场景可能受个别历元的影响，不代表总体水平，高程小于0.05 m占比为测绘上的常规要求，但空旷环境有时该指标不能细致区分定位结果的优劣，故加上水平满足0.01 m并且高程满足0.015 m指标，该指标更能反馈出定位结果的平稳性和好坏。

3.1 基站距离

VRS模式先由用户向数据处理中心发出请求，并提供用户当前的概略坐标，数据处理中心在接收到用户请求后，对用户所处区域进行误差建模或误差内插，并在用户的概略坐标处，构建一个与真实参考站类似的虚拟参考站，再将观测数据发送给用户，其中对用户所处区域进行误差建模时距离主站距离越远，建模误差越大，结果如表1,图1～图4所示。

表1 RTK场景定位精度指标值

3.2 单基站和CORS网

CORS网和单基站的作业原理一致，区别在于单基站是只有一个连续运行的参考站，相当于1+1模式，与1+1不同在于二者基站架设方式不同，1+1模式通常是根据用户需求自行架设的参考站点，基线距离一般选择在3 km以内，而CORS网是由多台连续运行参考站组成。从表1,图2,图5为二者观测值的结果看出，VRS模式定位结果优于单基站模下的定位结果。

3.3 空旷环境和遮挡环境

环境是影响RTK定位精度一项重要因素，在具有遮挡的地方，卫星信号减弱，对移动端观测值产生影响，导致周跳、多径误差严重，在严重遮挡的情况下，甚至探测不到卫星信号。一般情况下，由于遮挡而使RTK接收机天线不能同时接收到4颗(或4颗以上)卫星的信号，也就无法实时地获取定位坐标，或者导致定位误差过大，远远不能满足实际要求。表2,图6～图8为空旷环境、半遮挡和遮挡环境下误差结果。

表2 RTK场景定位精度指标值

3.4 电离层因素

电离层延迟误差是影响RTK定位精度的主要误差源之一，当信号穿越电离层时，信号传播路径会发生改变，从而产生误差，电离层越活跃的地方，电离层延迟误差越大，对定位精度的影响也越大。表3为同一时段南方和北方的定位结果，图9,图10为同一时段南方和北方的定位结果序列图，从图中可看出电离层活跃时定位结果明显波动较大。

表3 RTK场景定位精度指标值

3.5 天气状况

雨天尤其暴雨时段，对流层变化较快，一方面影响基线解算，另一方面影响内差建模，同时对卫星信号传输也会产生干扰。表4为对流层活跃时与平稳时定位精度。

图11,图12是雨天和晴天24 h的定位结果，GPS时间3:00～18:00为降雨时间，从结果看出，对流层变化越快的情况下，定位误差也越大。

表4 RTK场景定位精度指标值

3.6 网形因素

VRS模式下主要对基线组成的网内区域进行建模，网外测点由于距离主站和建模基线相对网内较远，会导致建模精度变差。表5为网内网外的定位精度成果表。

图13,图14是选择相同的主站分别是网内和网外的定位结果，从结果反映：CORS网内定位精度明显优于网外定位精度。

表5 RTK场景定位精度指标值

本文主要采用条件约束的方式，论述了基线距离、单基站和CORS网、空旷环境和遮挡环境、电离层活跃性、天气状况以及CORS网形这6大因素对RTK定位精度的影响，结论如下：

1)基线越长，建模的误差越大，定位精度的误差也越大。

2)VRS模式下的定位精度优于单基站定位精度。

3)定位环境受周边遮挡越严重，观测卫星越少，周跳越多，模糊度固定率就越低，精度也越差。

4)电离层越活跃的地方，观测值受电离层的影响越大，其定位误差也越大，定位精度也越低。

5)天气的好坏影响对流层的稳定，从而影响RTK定位精度，暴雨天气对定位精度的影响明显高于晴朗天气对定位精度的影响。

6)网内定位精度明显高于网外定位精度。

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